YOLO模型簡介
YOLO（You Only Look Once，直譯為「你只需要看一次」）是專為目標偵測任務設計的深度學習架構。它突破過去多階段偵測流程，只需單次運算就能同時預測圖像內所有物體的位置及類別，對即時應用極為有利。
原理與技術特色
YOLO會將輸入影像切割成多個網格，每個網格都同時被賦予偵測物體的任務。這些網格一起回報可能存在的物件及其標籤，實現一張圖一次處理多個目標。不需反覆掃描，速度極快，適合需要高度時效性的場合。
應用情境
YOLO憑藉高效率、高準確率，已被廣泛導入自動駕駛車輛、監視錄影影像分析、智慧醫療（如X光或細胞圖片診斷）、工業瑕疵偵測等領域。只要需要在影像中迅速辨識並告訴你「是什麼、在哪裡」，YOLO都是熱門首選。小結
YOLO的問世，讓物件偵測技術走進日常，推動智慧系統的普及。隨著模型持續進化，每一代 YOLO 都在速度和辨識力上不斷突破，現已成為電腦視覺領域不可或缺的基石。
